龙芯中科适配进展：MIPS架构下DDColor初步可用-育师

龙芯平台上的图像着色突破：DDColor在MIPS架构下的实践之路

在数字时代，一张泛黄的老照片不只是记忆的载体，更是一段历史的见证。然而，当这些黑白影像被扫描进计算机时，它们的颜色早已随时间褪去。如何让它们“重获色彩”？近年来，AI图像着色技术给出了答案。而今天，这个答案不再只属于x86和GPU的世界——它已经悄然走进了国产龙芯平台。

就在最近，DDColor模型成功在基于MIPS架构的龙芯系统上运行，并集成于ComfyUI图形化工作流中，实现了无需编程即可完成黑白老照片自动上色的功能。这看似简单的一步，实则跨越了硬件、软件与生态之间的多重鸿沟。

当AI遇见“中国芯”：一次跨生态的技术融合

以往，像DDColor这样的深度学习模型，通常依赖高性能GPU和成熟的CUDA生态，在Intel或AMD平台上流畅运行。但在国产信创体系中，情况截然不同：没有NVIDIA显卡，没有原生支持的cuDNN库，甚至连许多Python包都缺乏对MIPS架构的预编译版本。

龙芯中科采用自研LoongArch指令集（兼容并演进自MIPS），其软硬件生态虽逐步完善，但AI应用仍处于“可用”向“好用”过渡的关键阶段。此次DDColor的成功部署，并非简单地将代码复制过去就能实现，而是经历了一系列底层适配与工程优化的结果。

整个系统以Loongnix操作系统为基础，搭载Python 3.9环境，通过源码编译方式引入PyTorch CPU版本，最终支撑起ComfyUI这一原本为Stable Diffusion设计的可视化推理框架。虽然推理速度受限于纯CPU运算，但对于静态图像修复任务而言，这种延迟是可接受的，尤其考虑到其带来的完全自主可控性。

更重要的是，这次尝试验证了一个关键命题：主流AI模型可以在无GPU加速、非主流架构的国产平台上实现端到端运行。这意味着，从芯片到底层系统再到上层应用，我们正在构建一条真正意义上的“国产AI链路”。

DDColor为何适合成为破局者？

选择DDColor作为首个在龙芯平台上落地的图像修复模型，并非偶然。

它聪明，但不“重”

DDColor是一种基于双解码器结构的图像着色网络，核心思想是分离语义理解与色彩生成路径。它使用如ConvNeXt之类的骨干网络提取灰度图特征，再结合注意力机制识别物体类别（人脸、天空、植被等），最后映射到Lab颜色空间中的ab通道进行上色。

相比DeOldify这类依赖复杂GAN结构的模型，DDColor更轻量，推理过程稳定，且对输入噪声鲁棒性强——这对处理扫描质量参差不齐的老照片尤为重要。

更重要的是，它的计算图简洁，依赖操作集中在卷积、归一化和上采样等通用算子上，非常适合在缺乏专用AI加速器的环境中运行。即便在CPU模式下，也能在几秒到十几秒内完成一张中等分辨率图像的着色。

色彩自然，贴近真实

传统方法往往通过手工设定规则或局部颜色传播来实现着色，容易出现边界模糊、色调失真等问题。而DDColor能根据上下文推测合理颜色：比如看到一个人脸区域，会自动赋予接近肤色的色调；看到大片开阔区域，则倾向于渲染成蓝天或草地。

实验表明，在人物肖像和建筑景观两类典型场景中，DDColor的输出结果具有较高的视觉可信度，极少出现“红头发绿皮肤”这类明显错误。这也正是项目团队将其分为两个独立工作流的原因：

DDColor人物黑白修复.json：针对面部纹理优化，控制肤色饱和度；
DDColor建筑黑白修复.json：增强结构细节保留，避免墙面着色均质化。

用户只需上传图片，选择对应流程，点击“运行”，即可获得一张色彩还原自然的照片。整个过程无需任何代码干预。

ComfyUI：让AI不再只是工程师的游戏

如果说DDColor提供了“大脑”，那么ComfyUI就是它的“操作面板”。这个基于节点式编程的Web界面，彻底改变了AI模型的使用方式。

你不再需要打开终端、写脚本、调参数。相反，你可以像搭积木一样，把“加载图像”、“预处理”、“运行模型”、“保存结果”这些功能拖拽连接起来，形成一个完整的处理流水线。每个节点都有清晰的输入输出接口，鼠标悬停还能查看说明文档。

例如，以下是一个简化版的DDColor加载节点定义：

class DDColorLoader: @classmethod def INPUT_TYPES(cls): return { "required": { "model_name": (["ddcolor-base", "ddcolor-large"], ), "size": ("INT", {"default": 960, "min": 512, "max": 2048}), } } RETURN_TYPES = ("MODEL",) FUNCTION = "load_model" CATEGORY = "image/colorization" def load_model(self, model_name, size): print(f"Loading {model_name} for resolution {size}") model_path = f"./models/{model_name}.pth" model = torch.load(model_path, map_location="cpu") return (model,)

这段代码看起来像是给开发者写的，但实际上它被封装成了图形界面上的一个下拉菜单。普通用户根本不需要知道torch.load是什么，他们只需要知道：“选哪个模型？想要多大尺寸？”就够了。

这种模块化设计不仅降低了使用门槛，也极大提升了复用性和调试效率。一旦某个工作流被验证有效，就可以导出为.json文件，供他人一键导入使用。这对于在资源有限的国产平台上推广AI应用，意义重大。

在龙芯上跑AI，到底难在哪？

尽管成果令人振奋，但我们必须清醒认识到：在当前龙芯平台上运行AI模型，依然面临诸多挑战。

算力瓶颈：CPU推理的天然局限

目前大多数龙芯桌面主机尚未配备专用NPU或GPU，所有计算任务均由CPU承担。以典型的龙芯3A5000处理器为例，其主频约2.3GHz，四核八线程，浮点性能远不及现代GPU。运行DDColor-base模型处理一张960×960图像，耗时可能达到10–20秒，若使用更大的模型或更高分辨率，时间将进一步延长。

因此，实际使用中需权衡质量和速度。建议设置如下：
- 建筑类图像：分辨率设为960–1280，优先保证细节；
- 人像类图像：控制在460–680之间，避免内存溢出。

⚠️ 特别提醒：过高的输入尺寸可能导致OOM（内存溢出）。由于缺乏虚拟内存交换机制优化，系统可能直接崩溃。务必从小图开始测试。

生态短板：缺失的轮子还得自己造

另一个现实问题是依赖库支持不足。许多常用的Python包（如onnxruntime、tqdm、Pillow）并未提供官方MIPS二进制包，必须手动从源码编译。部分包甚至因底层C/C++扩展不兼容而无法安装，需要打补丁或寻找替代方案。

此外，PyTorch本身也没有为MIPS架构提供预编译版本，只能通过交叉编译或在目标机器上本地构建。整个过程耗时长、失败率高，对开发者的技术积累要求极高。

好在随着信创推进，越来越多的基础库开始支持LoongArch，社区也在积极维护相关镜像与构建脚本。未来这一状况有望持续改善。

架构全景：一个全栈国产化的图像修复系统

该解决方案的整体架构清晰而完整：

+------------------+ +---------------------+ | 用户操作界面 |<----->| ComfyUI Web Server | +------------------+ +----------+----------+ | +-------------------v--------------------+ | 龙芯主机（MIPS架构） | | OS: Loongnix / UOS | | Runtime: Python 3.9 + PyTorch CPU Mode | | Models: DDColor-base, DDColor-large | +-------------------+----------------------+ | +------------------v-------------------+ | 存储介质（SSD/HDD） | | - 工作流JSON文件 | | - 模型权重.pth | | - 输入/输出图像目录 | +---------------------------------------+

所有组件均运行于国产操作系统之上，模型文件、配置脚本、图像数据全部本地存储，构成了一套安全、可控、离线可用的图像修复系统。无论是档案馆数字化项目，还是家庭老照片修复，都可以在此平台上独立完成，无需联网或依赖外部服务。